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발행 시간순

내일 무엇을 물어볼지 학습하기: 장기적 개인화 웹 에이전트를 위한 능동적 선호도 획득

arXiv:2610.31107v1 발표 유형: 신규 요약: 웹 에이전트는 여행 예약, 쇼핑, 일정 관리 등 반복적인 온라인 작업에서 동일한 사용자를 지속적으로 지원하므로, 그들의 장기적 유용성은 사용자의 선호를 얼마나 잘 파악하고 있는가에 달려 있습니다. 수동적 기억 및 개인화 방법은 사용자가 결코 드러내지 않는 선호를 파악할 수 없으며, 현재 작업에 대한 이익만을 중시하는 명확화 방법은 이후 작업에서도 해당 답변을 재사용할 수 있는 이점을 간과합니다. 우리는 능동적 선호도 획득(APA)을 연구합니다: 어떤 누락된 선호가 질문하는 데 드는 비용을 감수할 만한 가치가 있을까요? 우리는 누락된 선호의 전망적 개인화 가치(PPV)를, 향후 작업들에서 기대되는 누적 효용 증가에서 질문에 따른 노력과 정보 공개 위험 비용을 차감한 값으로 정의하고, 질문을 선택합니다.

Learning What to Ask for Tomorrow: Active Preference Acquisition for Long-Term Personalized Web Agents
진행 상황 및 관련 보도

아마존 세이지메이커 AI가 다중 라운드 강화학습(MTRL) 프레임워크를 출시하여, 엔드투엔드 방식으로 에이전트가 다단계 작업을 완수하도록 지원합니다.

AWS는 Multi-Turn Reinforcement Learning(MTRL) 기능을 출시하여, 사용자가 SageMaker AI에서 전체 작업 궤적과 최종 결과 피드백을 바탕으로 대규모 모델 에이전트를 단계별 주석 없이 학습할 수 있도록 지원합니다. Wordle을 예시로 삼아 AgentCore 배포, 데이터 준비, GRPO 학습, 보상 설계 및 비용 분석에 이르는 전 과정을 시연합니다.

진행 상황 및 관련 보도

AWS CDK는 재사용 가능한 구성 요소를 구축하여 SageMaker 엔드포인트의 확장·축소 및 업데이트 시 발생하는 블로킹 문제를 해결합니다.

SageMaker 실시간 AI 엔드포인트가 Application Auto Scaling에 등록된 상태에서는 AWS CDK 또는 CloudFormation을 통해 인스턴스 유형 및 수량과 같은 구성 설정을 직접 업데이트하려고 하면 실패합니다. 본 문서에서는 사용자 정의 리소스 기반의 CDK 구성 방식을 제안하며, 엄격한 의존성 오케스트레이션을 통해 엔드포인트 구성과 확장/축소 전략을 원자적 단위로 처리하고, 수동 업데이트를 필요 없도록 구현합니다.

진행 상황 및 관련 보도

아마존 세이지메이커가 학습 세션 API를 출시했습니다: 사용자는 GPU를 관리할 필요 없이 맞춤형 대규모 모델 학습 루프를 작성할 수 있습니다.

아마존 세이지메이커는 트레이닝 세션(Training Sessions) API를 출시하여, 사용자가 순수 파이썬 스크립트로 SFT, RLHF, GRPO, KTO 등과 같은 맞춤형 대규모 모델 훈련 로직을 구현할 수 있도록 지원합니다. GPU 리소스 스케줄링, 장애 복구, 분산 실행 및 체크포인트 관리는 모두 서비스에서 관리합니다.

진행 상황 및 관련 보도

스위치 2가 구형 게임과 AI를 이용해 탈옥에 성공했으며, 모더가 ‘마리오 카트 월드’의 맞춤형 캐릭터를 선보였다.

The Verge에 따르면, 유명한 모더인 Sammy Hajhamid(온라인 닉네임 pepsipu)는 닌텐도 스위치 2를 성공적으로 탈옥했다고 밝혔으며, 그의 도구 ‘ns2jb’는 OpenAI Codex의 지원을 받아 개발되었고, 한 오래된 게임을 통해 취약점을 유발했다고 한다. 시연 영상에서는 ‘마리오 카트 월드’가 시나모롤, 빨간색 분노의 새, 피터 그리핀, 마인크래프트 스티브 등 비공식 캐릭터가 포함된 수정 버전으로 실행되는 모습이 보여졌다.

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유럽의 여러 기관이 NVIDIA Earth-2 오픈소스 모델을 도입해 지역 기반 날씨 및 기후 예측 애플리케이션을 추진하고 있습니다.

NVIDIA는 유럽을 대상으로 한 Earth-2 오픈소스 AI 모델 패밀리를 발표했으며, 여기에는 지역화된 단기 예보 모델인 StormScope EU가 포함됩니다. 또한 AXA, Vaisala Xweather, 맨체스터 대학교, TotalEnergies 등 여러 기관과 협력해 실제 환경에서의 검증을 진행하고 있으며, 이는 폭풍 위험 평가, 대기질 모델링, 태양광 발전 예측 및 레이더 지형 반전과 같은 과제를 포괄합니다.

진행 상황 및 관련 보도

월마트가 AI 에이전트 쇼핑 게이트웨이를 출시하여 자율적 구매 프로세스를 지원하고 사용자 통제를 강화합니다.

월마트는 공식적으로 Agent Gateway(인공지능 에이전트 게이트웨이)와 이를 지원하는 Agent Profiles 기능을 출시했으며, 이는 ChatGPT, Gemini, Meta Muse 등과 같은 승인된 인공지능 에이전트가 사용자를 대신해 월마트 및 Sam’s Club 플랫폼에서 검색과 주문을 완료할 수 있도록 허용합니다. 또한 별도의 계정 구성, 거래 승인, 지출 한도 등의 메커니즘을 통해 사용자가 에이전트의 행동을 전 과정에 걸쳐 완전히 통제할 수 있도록 보장합니다. 이러한 조치는 최근 아마존이 인공지능 에이전트를 통한 쇼핑을 금지한 것과는 뚜렷한 대조를 이룹니다.

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AWS가 기술 프리뷰 솔루션을 발표했습니다: Amazon Quick과 Bedrock AgentCore를 활용한 거버넌스 가능한 대화형 공급망 지능 시스템 구축

AWS는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 기반의 모듈형 에이전트 아키텍처를 출시했으며, AgentCore를 통해 엔터프라이즈급 도구 인터페이스를 통합적으로 관리합니다. 또한 Amazon Quick은 비즈니스 사용자를 위한 자연어 기반 대화형 인터페이스를 제공하여 ERP, 구매, 모니터링 등 다양한 시스템 간에 실시간으로 승인 중심의 공급망 의사결정 지원을 구현합니다. 이 솔루션은 기술 미리보기 단계로, 생산 환경 적용이나 고객 도입을 보장하지 않습니다.

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